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💻 computer science

PFN: A Process-Oriented Fusion Network for Quality Prediction in Multi-Material, Multi-Stage Yarn Manufacturing

Questo articolo propone una Process-Oriented Fusion Network (PFN) che affronta efficacemente le sfide della previsione della qualità del filato multi-materiale e multi-stadio modellando congiuntamente composizioni di materiali a lunghezza variabile, prior di rapporto di miscelazione nominale e condizioni di processo specifiche per ogni stadio, ottenendo prestazioni superiori sugli indicatori chiave di qualità rispetto ai metodi esistenti.

Quanli Zhao, Xinlong Yu, Zihang Wu, Wenbang Fan, Li Yuan2026-09-07
💻 computer science

What composition selection buys in heterogeneous ensembles, and why oracle bounds overstate it

Questo articolo dimostra che, sebbene la selezione di una composizione ottimale di membri di un ensemble eterogeneo produca guadagni marginali rispetto a un mix uniforme, essa non riesce a superare la semplice scelta della migliore singola famiglia, rivelando che il potenziale percepito di miglioramento è in gran parte un artefatto del bias di selezione piuttosto che una reale prestazione inespressa.

Muhammetalp Erdem2026-09-07
💻 computer science

Duplicate Exposure and Candidate-Coverage Stress Testing in a Clinical Abbreviation Benchmark

Questo studio valuta l'impatto del test di esposizione duplicata e del test di stress della copertura dei candidati sul Clinical Abbreviation Sense Inventory (CASI), rivelando che, sebbene la fuga di dati abbia avuto un effetto trascurabile sull'accuratezza aggregata, l'elevata calibrazione della confidenza in termini di supporto non è riuscita a rilevare in modo affidabile i casi in cui il senso corretto fosse mancante dall'inventario dei candidati.

Tianze Yang, Qiqing Li, Jialun Wu, Xinyu Qiu2026-09-07
💻 computer science

A-tree: Agent Tree and Its Application to Patent Analysis

Questo articolo introduce Agent Tree (A-Tree), un'estensione interpretabile delle Neural Network Trees che utilizza agenti specializzati e un meccanismo di look-ahead a un passo per migliorare la trasparenza decisionale e l'accuratezza in domini ad alto rischio, dimostrato attraverso un'applicazione di successo nella classificazione e nell'estrazione di regole di innovazione da brevetti di computer vision.

Qiangfu ZHAO, Xiao Huang2026-09-07
💻 computer science

MAFL-PdM: A Multi-Agent Federated Learning Framework for Personalised Predictive Maintenance Across Heterogeneous Industrial IoT Sites

Questo articolo introduce MAFL-PdM, un framework di apprendimento federato multi-agente che sfrutta la personalizzazione post-federazione per superare significativamente sia l'addestramento centralizzato che i baseline federati nella previsione della vita utile residua delle apparecchiature attraverso siti di IoT industriale eterogenei, preservando al contempo la privacy dei dati.

Rebin Saleh, Engida Ephrem Alamerew, Balázs Villányi2026-09-07
💻 computer science

Recovering a Full AES-128 Key Across Tenant Boundaries via DDR4 Row-Buffer Timing on Cloud FPGAs

Questo articolo dimostra che un co-tenant completamente privo di privilegi su un FPGA cloud condiviso può recuperare una chiave master AES-128 completa da una vittima sfruttando i canali laterali temporali del row-buffer DDR4, superando il limite "un slot per bank" attraverso la mappatura dei bank ottenuta tramite reverse engineering e l'aggregazione statistica su più cifrature.

Vineet Chadalavada, Fareena Saqib2026-09-07
💻 computer science

A Hybrid Deep Ensemble Intrusion Detection System with Adaptive Zero Trust Security for Industrial IoT Infrastructure

Questo articolo propone un Sistema di Rilevamento delle Intruzioni Ibrido basato su Deep Ensemble (HDE-IDS) che integra una DNN potenziata da Transformer con XGBoost e una sicurezza Zero Trust adattiva per migliorare significativamente l'accuratezza del rilevamento dei malware, la stabilità e la resilienza in tempo reale per le infrastrutture Industrial IoT.

Manish Kumar Srivastava, Kavalla Prasanna, Ujjaval Patel, Ravirajsinh Vaghela2026-09-07
💻 computer science

A Semantic-Enhanced Multi-Task Framework with Structure-Aware Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation

Questo articolo propone un framework multi-task potenziato semanticamente con apprendimento curricolare consapevole della struttura, sfruttando Qwen2-7B-Instruct e la Semantic Role Labeling generativa per migliorare significativamente le prestazioni della traduzione neurale in contesti a basse risorse, risolvendo il disallineamento semantico e ottimizzando la dinamica di addestramento.

Jingxing Gao, Liqing Wang, Xingwei Chen, Yongyue Xu2026-09-07
💻 computer science

Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network for Multi-Hazard Recognition Using Remote Sensing, Social Media, IoT, and Seismic Observations

Questo articolo introduce la Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network (DAMGF-Net), un nuovo modello di deep learning che integra dinamicamente dati di telerilevamento, social media, IoT e dati sismici per ottenere un riconoscimento multi-rischio altamente accurato, interpretabile e in tempo quasi reale attraverso terremoti, inondazioni, incendi e fumo.

Dannuri Mounika, Johnson Kolluri, Sunil Srinivas, Kiran Siripuri2026-09-07
💻 computer science

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

Questo studio introduce FZ-VLM, un nuovo framework di modello vision-language Florence-Zephyr a due stadi che automatizza l'estrazione di attributi radiologici da scansioni TC polmonari e genera descrizioni dei noduli e raccomandazioni di follow-up clinicamente rilevanti, dimostrando un'accuratezza e una completezza superiori rispetto ai baseline esistenti dell'IA e agli esperti umani.

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta2026-09-07